{"id":3205,"date":"2023-07-18T16:51:56","date_gmt":"2023-07-18T16:51:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fullen-sich-mit-mode\/"},"modified":"2023-07-18T16:51:56","modified_gmt":"2023-07-18T16:51:56","slug":"pandas-fullen-sich-mit-mode","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fullen-sich-mit-mode\/","title":{"rendered":"Pandas: so f\u00fcllen sie nan-werte mit dem modus"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um NaN-Werte in einer Spalte eines Pandas-DataFrames durch den Moduswert der Spalte zu ersetzen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col1<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col1<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">fillna<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col1<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">mode<\/span> ()[0])<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Ersetzen Sie fehlende Werte durch \u201eMode\u201c in Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame mit einigen fehlenden Werten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create DataFrame with some NaN values<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> ': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 75, 75, 87, 86],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [25, np.nan, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 7],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n<span style=\"color: #008080;\">\n#view DataFrame<\/span>\ndf\n\n        rating points assists rebounds\n0 NaN 25.0 5.0 11\n1 85.0 NaN 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 75.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 7.0 7\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die Funktion <strong>fillna()<\/strong> verwenden, um die NaN-Werte in der <strong>Bewertungsspalte<\/strong> mit dem Moduswert der <strong>Bewertungsspalte<\/strong> zu f\u00fcllen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fill NaNs with column mode in 'rating' column<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\">df[' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">fillna<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">mode<\/span> ()[0])\n\n<\/span>#view updated DataFrame<\/span>\ndf\n\n\trating points assists rebounds\n0 75.0 25.0 5.0 11\n1 85.0 NaN 7.0 8\n2 75.0 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 75.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 7.0 7\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Moduswert in der <strong>Bewertungsspalte<\/strong> betrug <b>75<\/b> , daher wurde jeder der NaN-Werte in der <strong>Bewertungsspalte<\/strong> mit diesem Wert gef\u00fcllt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Online-Dokumentation f\u00fcr die Funktion <strong>fillna()<\/strong> finden Sie <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/reference\/api\/pandas.DataFrame.fillna.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-zahlen-fehlende-werte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So z\u00e4hlen Sie fehlende Werte in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So l\u00f6schen Sie Zeilen mit NaN-Werten in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-loschen-zeilen-mit-wert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So l\u00f6schen Sie Zeilen, die einen bestimmten Wert in Pandas enthalten<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um NaN-Werte in einer Spalte eines Pandas-DataFrames durch den Moduswert der Spalte zu ersetzen: df[&#8218; col1 &#8218;] = df[&#8218; col1 &#8218;]. fillna (df[&#8218; col1 &#8218;]. mode ()[0]) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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